Payara Platform社区版6.2025.2版本技术解析
Payara Platform是一个基于GlassFish应用服务器的开源Java EE和Jakarta EE应用服务器平台,提供了企业级的功能和稳定性。作为GlassFish的一个分支,Payara Platform在社区版和企业版两个版本中持续演进,为开发者提供了可靠的应用运行环境。
版本核心特性
本次发布的Payara Platform社区版6.2025.2版本继续强化了对现代Java企业开发的支持,主要体现在以下几个方面:
-
全面支持Jakarta EE 10标准:作为当前Jakarta EE的最新版本,10版本带来了诸多改进和新特性,Payara Platform的完整支持确保了开发者能够充分利用这些新功能。
-
MicroProfile 6.1集成:对于微服务架构的支持,MicroProfile 6.1提供了包括配置、容错、健康检查等在内的关键微服务特性,使Payara Platform成为构建云原生应用的理想选择。
关键技术改进
Docker容器优雅关闭支持
本次版本中一个重要的改进是增加了对Docker容器优雅关闭的支持。在容器化部署日益普及的今天,这一功能显得尤为重要。传统情况下,当Docker容器接收到停止信号时,可能会直接终止进程,导致正在处理的请求被中断。通过实现优雅关闭机制,Payara Server现在能够在接收到停止信号时:
- 先停止接受新请求
- 等待正在处理的请求完成
- 执行必要的清理工作
- 最后才终止进程
这一改进显著提升了在容器化环境中的可靠性和用户体验。
Spring Boot 3应用部署修复
针对Spring Boot 3应用在Payara Server 6上部署时出现的"CDI not available"问题,本次版本进行了修复。这个问题源于CDI(上下文和依赖注入)容器的初始化时机与Spring Boot 3的预期不符。修复后:
- Spring Boot 3应用可以顺利部署
- CDI功能在Spring Boot应用中可用
- 增强了Payara Server与现代Java框架的兼容性
EAR应用部署问题解决
对于企业级EAR(Enterprise Archive)应用的部署,本次版本修复了由CDI问题导致的部署失败。EAR应用通常包含多个模块,复杂的依赖关系使得CDI处理更具挑战性。修复内容包括:
- 改进了EAR应用中各模块间的CDI上下文管理
- 解决了类加载器相关的问题
- 增强了复杂企业应用的部署可靠性
组件升级与安全更新
Payara Platform 6.2025.2版本对多个核心组件进行了升级,以提升性能、安全性和稳定性:
-
Grizzly升级至4.0.2:作为Payara的网络层核心组件,Grizzly的升级带来了性能优化和bug修复,特别是在高并发场景下的表现有所提升。
-
JNA升级至5.16.0:Java本地访问库的更新增强了与本地代码交互的能力和安全性。
-
Reactor Core升级至3.7.2:响应式编程核心库的更新为响应式应用提供了更好的支持。
-
Docker镜像JDK更新:提供了基于JDK 11.0.26、17.0.14和21.0.6的Docker镜像,满足不同Java版本需求。
-
Kotlin标准库升级:对于使用Kotlin开发的扩展功能,标准库升级至2.1.10版本。
-
Apache Felix Web控制台更新:管理控制台组件的升级提升了管理功能的稳定性和安全性。
技术影响与建议
对于正在使用或考虑使用Payara Platform的开发者,6.2025.2版本带来了几个值得关注的改进点:
-
容器化部署用户:建议尽快升级以利用新的优雅关闭功能,这将显著改善在Kubernetes等编排环境中的行为。
-
Spring Boot开发者:如果计划将Spring Boot 3应用部署到Payara Server,此版本解决了关键的兼容性问题。
-
企业应用开发者:对于使用EAR打包的复杂应用,新版本提供了更可靠的部署体验。
-
安全敏感环境:各种组件的安全更新建议尽快采用,以获取最新的安全修复。
Payara Platform社区版的持续更新展示了开源Java应用服务器生态的活力,为开发者提供了稳定且功能丰富的运行时环境。无论是传统的Java EE应用还是现代的微服务架构,Payara Platform都提供了可靠的支持。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00